简约粒子群优化算法

针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题，提出简约粒子群算法．该算法使用速度松弛迭代策略，使粒子不必频繁更新速度，当粒子速度有利于适应度进一步提高时，就在下一个迭代周期内维持该速度，这有利于提高良好速度信息的利用率，减小算法的计算量，加快运算的收敛速度．同时，利用精英集团策略，使多个最优位置信息在种群内充分共享，有效地控制了种群多样性，避免了早熟现象．在典型标准测试函数上进行了全局、局部版惯性因子粒子群和全局、局部版约束因子粒子群测试比较，结果表明简约粒子群算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性，且计算量也比较小．     

基于改进归一化积相关算法的目标跟踪方法研究

针对归一化积相关算法（Normalizad Product Correlation,NProd）对光照敏感且计算复杂度高的特点,提出一种基于改进归一化积相关的实时目标跟踪方法.通过对NProd算法进行去均值改进,去除图像直流分量,抑制了图像灰度变化对相关峰的影响,提高了算法对光照变化的鲁棒性;通过应用先粗后精的分层搜索算法提高了算法实时性能;最后通过自适应模板更新改善了跟踪算法的稳定性.运动目标跟踪实验表明,该方法保留了NProd算法的高匹配精度,在亮度变化达到25%时可以保证跟踪稳定,且满足实时性要求.     

无线战术互联网控制器通信协议的设计与实现

战术互联网是构造我军数字化部队的重点。介绍了战术互联网的核心设备之一－互联网控制器通信协议的设计思路,并针对Ad Hoc网络的特点,在实现中采用了相应的技术措施,如信道接入技术,路由算法和拓扑更新等,较好地解决了由于无线信道和节点移动等原因带来的问题。     

Vector bundle constraint for particle swarm optimization and its application to active contour modeling

Active contour modeling (ACM) has been shown to be a powerful method in object boundary extraction. In this paper, a new ACM based on vector bundle constraint for particle swarm optimization (VBCPSO-ACM) is proposed. Different from the traditional particle swarm optimization (PSO), in the process of velocity update, a vector bundle is predefined for each particle and velocity update of the particle is restricted to its bundle. Applying this idea to ACM, control points on the contour are treated as particles in PSO and the evolution of the contour is driven by the particles. Meanwhile, global searching is shifted to local searching in ACM by decreasing the number of neighbors and inertia. In addition, the addition and deletion of particles on the active contour make this new model possible for representing the real boundaries more precisely. The proposed VBCPSO-ACM can avoid self-intersection during contour evolving and also extract inhomogeneous boundaries. The simulation results proved its great performance in performing contour extraction.     

一种基于概率图模型的关联规则更新方法

针对事务库发生变化后关联规则的更新问题,讨论了一种只对具有实用价值的关联规则更新其前件的方法.首先分析了关联规则各组件间的依赖关系及其不确定性,进而建立描述其中所蕴含不确定性知识的贝叶斯网模型(称为规则贝叶斯网),并提出了基于Gibbs采样的规则贝叶斯网近似推理算法,从而实现关联规则的更新.实验结果表明,作者提出的基于概率图模型的关联规则前件更新方法具有高效性和可行性.     

室内行人航向修正算法研究

室内环境下的行人导航问题是当前导航领域的研究难点与热点,基于足绑式MEMS是行人导航的主要形式之一。针对目前行人导航航向发散的问题,同时避免磁力计引入外部误差,在零速更新（ZUPT）的基础上,研究了磁角速率更新（MARU）的航向修正算法,假定行人处于零速区间时磁场是恒定的,当惯性传感器转动时,磁力计的三维矢量也会相应变化,利用磁场的变化信息作为零速时刻陀螺仪输出角速率的观测值,并通过扩展卡尔曼滤波（EKF）对角速度误差进行补偿,从而限制航向角的漂移。实验结果表明,该算法航向跟踪性强,对航向修正有一定的有效性,其终点定位误差占总路径的0.55%,达到了良好的定位精度。     

一种支持TCAM规则更新与压缩方法

提出了一种TCAM空间划分和规则压缩相结合的方法,使得OpenFlow网络在支持实时更新的同时能采用小容量的TCAM芯片来存储网络中的规则.所提方法将TCAM芯片空间划分为实时更新区和压缩存储区,实时更新区处在TCAM芯片的前部,用于存放中央控制器发送过来的实时更新规则.后台服务器以一定的时间周期将TCAM芯片中的实时更新区的规则以及压缩存储区中的规则进行压缩,并将压缩后的规则存入TCAM的压缩区,保持实时更新区具有空间接收实时更新规则.分析了区间划分的比率问题,并利用ClassBench工具产生原始规则集进行了仿真实验,实验结果验证了本文方法的有效性.     

稀疏图上有效的MST多边更新并行算法

ＭＳＴ（最小生成树ＭｉｎｉｍｕｍＳｐａｎｎｉｎｇＴｒｅｅ之略）多边更新（ｕｐｄａｔｉｎｇ）问题定义如下：给定一个赋权图Ｇ（Ｖ,Ｅ）和Ｇ的一棵最小生成树Ｔ（Ｖ,ＥＴ）,其中｜Ｖ｜＝ｎ,ＥＴ是树边集合,（１）给Ｇ添加Ｋ条新边,或者（２）在图Ｇ上改变Ｋ条边的权后重新为Ｇ寻找一棵最小生成树,１≤Ｋ＜ｎ．本文基于ＳＩＭＤＣＲＥＷＰＲＡＭ共享存贮模型,运用“进－退”策略,并把这一特殊手段与已有的平行算法组合起来,为一类稀疏图（｜Ｅ-ＥＴ｜＝Ｏ（Ｋ））找到了一种有效的ＭＳＴ多边更新算法．该算法需要Ｏ（ｌｏｇｎｌｏｇＫ）时间和Ｏ（ｍａｘ｛ｎ,ｕＫ／ｌｏｇｎｌｏｇＫ｝）处理机．     

基于对称EMD的运动目标检测

针对静态场景下运动目标的方向检测问题,提出一种基于对称EMD的运动目标方向检测方法。借助背景差分和加权的思想,对背景模板作更新处理;借助背景模板和小区域斑点清除,提取运动目标;依据运动目标和对称EMD结构,设计运动目标的运动方向量计算模型。仿真实验结果表明,在背景差分法及图像去噪方法辅助下,该运动方向检测方法能有效对运动目标的运动方向进行判定,对监控运动目标的运动行为有一定的应用潜力。     

移动智能终端“一张图”设计与关键技术研究

采用MVC架构模式构建了数据集成、辅助决策的离线版移动智能终端"一张图"系统,在概述系统主要功能的基础上,重点阐述了本系统开发过程中所应用的空间数据索引、数据离线查询和数据更新等关键技术.